TWI812311B - 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體 - Google Patents

心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體 Download PDF

Info

Publication number
TWI812311B
TWI812311B TW111124279A TW111124279A TWI812311B TW I812311 B TWI812311 B TW I812311B TW 111124279 A TW111124279 A TW 111124279A TW 111124279 A TW111124279 A TW 111124279A TW I812311 B TWI812311 B TW I812311B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
time point
heart rate
movement energy
energy parameter
light volume
Prior art date
Application number
TW111124279A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202400073A (zh
Inventor
張惟喬
Original Assignee
博晶醫電股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 博晶醫電股份有限公司 filed Critical 博晶醫電股份有限公司
Priority to TW111124279A priority Critical patent/TWI812311B/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI812311B publication Critical patent/TWI812311B/zh
Publication of TW202400073A publication Critical patent/TW202400073A/zh

Links

Images

Landscapes

  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本發明實施例提供一種心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體。所述方法包括:取得對應於第t個時間點的參考光容積頻譜;取得先前心率及第t個時間點對應的移動能量參數,並據以決定對應於第t個時間點的預測心率;基於第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定參考遮罩;基於參考遮罩及光容積頻譜決定特定光容積頻譜;以及基於特定光容積頻譜估計對應於第t個時間點的心率。

Description

心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體
本發明是有關於一種生理狀態估計技術,且特別是有關於一種心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體。
在現代社會中,透過穿戴式裝置偵測人們的生理狀態(例如血壓、心率等)已是相當常見的現象。然而,在穿戴式裝置偵測使用者心率的過程中,有可能因訊號不穩定、訊號有雜訊、穿戴式裝置未佩戴好或使用者的運動狀態而出現漏未偵測某段時間心率的情況。
有鑑於此,本發明提供一種心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體,其可用於解決上述技術問題。
本發明實施例提供一種心率估計方法,適於一心率估計裝置,包括:取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值;取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率;基於所述第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定一參考遮罩;基於參考遮罩及光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及基於特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
本發明實施例提供一種心率估計裝置,包括儲存電路及處理器。儲存電路儲存一程式碼。處理器耦接儲存電路並存取程式碼以執行:取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值;取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率;基於所述第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定一參考遮罩;基於參考遮罩及光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及基於特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
本發明實施例提供一種電腦可讀儲存媒體,電腦可讀儲存媒體對可執行電腦程式進行記錄,可執行電腦程式由心率估計裝置載入以執行以下步驟:取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值;取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率;基於所述第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定一參考遮罩;基於參考遮罩及光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及基於特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
請參照圖1,其是依據本發明之一實施例繪示的心率估計裝置示意圖。在不同的實施例中,心率估計裝置100可實現為各式智慧型裝置及/或電腦裝置。在一實施例中,心率估計裝置100例如可從穿戴於使用者身上的穿戴式裝置取得由穿戴式裝置所測得的各式電子訊號(例如加速度數據、光容積(Photoplethysmography,PPG)訊號等),並據以進行分析以估計使用者的生理狀態(例如心率)。在另一實施例中,心率估計裝置100例如可為智慧型裝置及/或電腦裝置與穿戴於使用者身上的穿戴式感應器之結合,裝置取得由穿戴式感應器所測得的各式電子訊號再進行分析。在更另一實施例中,加速度數據可由心率估計裝置100以外的感應器取得,例如一加速度感應器。此外,加速度數據也可為單一感應器取得之加速度數據,或是多個感應器取得之多個加速度數據以綜合評估使用者的運動或活動狀態。
在一些實施例中,心率估計裝置100亦可實現為各式穿戴式裝置,例如手環、手錶、戒指、項鍊、耳機、眼鏡等,並可在穿戴於使用者身上時透過相關的偵測電路(例如PPG訊號收發器、加速度計等)偵測上述電子訊號。之後,心率估計裝置100可基於所偵測到的電子訊號而進行分析以估計使用者的生理狀態(例如心率)。為便於說明,以下假設心率估計裝置100為穿戴於使用者身上的穿戴式裝置,但其僅用以舉例,並非用以限定本發明可能的實施方式。
在圖1中,心率估計裝置100包括儲存電路102及處理器104。儲存電路102例如是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory,ROM)、快閃記憶體(Flash memory)、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合,而可用以記錄多個程式碼或模組。
處理器104耦接於儲存電路102,並可為一般用途處理器、特殊用途處理器、傳統的處理器、數位訊號處理器、多個微處理器(microprocessor)、一個或多個結合數位訊號處理器核心的微處理器、控制器、微控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、現場可程式閘陣列電路(Field Programmable Gate Array,FPGA)、任何其他種類的積體電路、狀態機、基於進階精簡指令集機器(Advanced RISC Machine,ARM)的處理器以及類似品。
在本發明的實施例中,處理器104可存取儲存電路102中記錄的模組、程式碼來實現本發明提出的心率估計方法,其細節詳述如下。
請參照圖2,其是依據本發明之一實施例繪示的心率估計方法流程圖。本實施例的方法可由圖1的心率估計裝置100執行,以下即搭配圖1所示的元件說明圖2各步驟的細節。
在步驟S210中,處理器104取得對應於第t個時間點的參考光容積頻譜。在一實施例中,所述參考光容積頻譜例如是經去雜訊(de-noise)處理的光容積頻譜。
如先前所言,心率估計裝置100可取得測量自使用者的各式電子訊號,例如光容積訊號及加速度數據。在本發明的實施例中,處理器104例如可透過快速傅利葉轉換或類似轉換來將上述光容積訊號轉換為對應的光容積頻譜。之後,處理器104例如可基於對應於光容積訊號的加速度數據(例如對應於相同的時間區間)對此光容積頻譜進行去雜訊處理。
在一實施例中,上述去雜訊處理的細節可參考「Temko, Andriy. "Accurate heart rate monitoring during physical exercises using PPG." IEEE Transactions on Biomedical Engineering 64.9 (2017): 2016-2024」(下稱文獻1)的內容,於此不另贅述。
在步驟S220中,處理器104取得先前心率(以下表示為LastHR)及第t個時間點對應的移動能量參數(下稱 ),並據以決定對應於第t個時間點的預測心率(以下表示為PredictedHR(t))。
在一些實施例中,心率估計裝置100所取得的加速度數據例如是在多軸上的加速度值,而這些加速度值可因應於穿戴於使用者身上的穿戴式裝置(例如心率估計裝置100)的移動而變化,以反應使用者運動或活動的狀態。因此,處理器104可在取得第t個時間點的加速度值之後,據以決定第t個時間點的原始移動能量參數(下稱 )。在一實施例中,處理器104例如可基於第t個時間點對應的加速度值來估計對應的活動計數(activity count)來作為第t個時間點的原始移動能量參數,但可不限於此。在一實施例中,處理器104例如可對第t個時間點對應的加速度值進行積分來取得上述活動計數,但可不限於此。
之後,處理器104可取得第t-k個時間點至第t-1個時間點對應的多個歷史移動能量參數,其中k為一窗口長度。之後,處理器104可基於第t個時間點對應的原始移動能量參數及上述歷史移動能量參數決定第t個時間點對應的移動能量參數。
在一實施例中,第t個時間點對應的移動能量參數例如是上述原始移動能量參數及上述歷史移動能量參數的加權結果。
在一實施例中,第t個時間點對應的移動能量參數例如可表徵為「 」,其中 為第t-i個時間點的歷史移動能量參數, 為對應於 的係數(其可由設計者依需求而定),但可不限於此。
在一實施例中,所述先前心率例如是對應於第t-j個時間點的心率,其中j為正整數。在一實施例中,j例如是1,即處理器104可取得第t-1個時間點的心率作為所述先前心率,但可不限於此。
在一實施例中,處理器104可基於上述先前心率(即,LastHR)及第t個時間點對應的移動能量參數(即, )決定參考數值(以下表示為A(t))。在一實施例中,A(t)可表徵為「A(t) = * w1 + LastHR* w2 + c」,其中c為常數,w1及w2為係數,0≦w1≦1,且0≦w2≦1,但可不限於此。
之後,處理器104可基於參考數值(即,A(t))決定對應於第t個時間點的預測心率(即,PredictedHR(t))。
請參照圖3,其是依據本發明之一實施例繪示的基於參考數值決定對應於第t個時間點的預測心率的示意圖。
在圖3中,PredictedHR(t)與A(t)之間的關係例如可表示為如圖3所示的曲線。基此,在經由以上教示取得A(t)之後,處理器104即可基於圖3而估計對應的PredictedHR(t)的數值。例如,若A(t)為400,則PredictedHR(t)約為200;若A(t)為300,則PredictedHR(t)約為178,但可不限於此。在一實施例中,A(t)正相關於PredictedHR(t)。亦即,A(t)越大,PredictedHR(t)越大,反之亦反。
在其他實施例中,圖3的曲線亦可經記錄為對應的查找表,基此,在取得A(t)之後,處理器104即可在查找表中找出對應於A(t)的數值作為PredictedHR(t),但可不限於此。
在步驟S230中,處理器104基於第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定參考遮罩。
在一實施例中,處理器104可基於第t個時間點的移動能量參數(即, )決定參考標準差(下稱SD(t)),其中此參考標準差負相關於第t個時間點的移動能量參數。亦即, 越大,參考標準差越小,反之亦反。
之後,處理器104可基於第t個時間點的預測心率(即,PredictedHR(t))及參考標準差(即,SD(t))決定參考常態分布曲線作為參考遮罩,其中此參考常態分布曲線的平均值及標準差分別為第t個時間點的預測心率及參考標準差。
由上可知,若所估計而得的 越大,將使得上述參考標準差越小,從而令上述參考常態分布曲線呈現為較窄/高的態樣。另一方面,若所估計而得的 越小,將使得上述參考標準差越大,從而令上述參考常態分布曲線呈現為較寬/低的態樣。
在步驟S240中,處理器104基於參考遮罩及光容積頻譜決定特定光容積頻譜。
請參照圖4,其是依據本發明之一實施例繪示的決定特定光容積頻譜的示意圖。在圖4中,假設處理器104在步驟S210中取得參考光容積頻譜410(即,經去雜訊處理的光容積頻譜),並在步驟S230中取得參考遮罩420(即,分別以PredictedHR(t)及參考標準差SD(t)為平均值及標準差的參考常態分布曲線)。
之後,處理器104例如可透過將參考遮罩420與光容積頻譜410相乘以產生特定光容積頻譜430。在圖4中,處理器104例如可採用逐點相乘的方式來將參考遮罩420與光容積頻譜410相乘,以產生特定光容積頻譜430,但可不限於此。
之後,在步驟S250中,處理器104基於特定光容積頻譜430估計對應於第t個時間點的心率(以HR(t)表示)。
在一實施例中,處理器104例如可基於文獻1中記載的方式來基於特定光容積頻譜430估計對應於第t個時間點的心率,而其相關細節可參照文獻1的內容,於此不另贅述。
在圖4情境中,處理器104所取得的HR(t)例如是對應於特定光容積頻譜430中具最高幅值(magnitude)的心率,例如對應於幅值6的心率(約為90 bpm)。
進一步而言,若處理器104直接基於光容積頻譜410執行文獻1中估計心率的行為,則處理器104可能因光容積頻譜410中存在多個對應於較大幅值的心率而得到錯誤的心率估計值。舉例而言,由於光容積頻譜410中的心率h1、h2皆對應較大的幅值,因此若處理器104直接光容積頻譜410進行心率估計,則可能以較不正確的心率h1作為HR(t)。
然而,在基於參考遮罩420對光容積頻譜410進行類似於遮罩的操作以產生特定光容積頻譜430之後,可看出特定光容積頻譜430中對應於心率h1的幅值已明顯降低。基此,處理器104在基於特定光容積頻譜430進行心率估計時,可避免誤將心率h1作為HR(t)的機率,進而改善心率估計的準確性。
在一實施例中,當處理器104用於估計第t+1個時間點的心率(以HR(t+1)表示)時,HR(t)即可作為先前心率(即,第t+1個時間點時的LastHR)使用,而 則可作為估計第t+1個時間點對應的移動能量參數的其中一個成分。
在一實施例中,第t+1個時間點對應的移動能量參數例如可表徵為「 」,其中 例如是第t+1個時間點的原始移動能量參數。之後,處理器104可基於 決定對應於第t+1個時間點的參考標準差(下稱SD(t+1))。
另外,對應於第t+1個時間點的參考數值(以A(t+1)表示)則可相應地表徵為「A(t+1) = * w1 + LastHR* w2 + c」。之後,處理器104例如可基於圖3決定對應於第t+1個時間點的預測心率(以PredictedHR(t+1)),並基於PredictedHR(t+1)及SD(t+1)相應地決定對應於第t+1個時間點的參考遮罩。
基此,處理器104即可再基於先前的教示而產生對應於第t+1個時間點的特定光容積頻譜,進而據以估計對應於第t+1個時間點的心率(以HR(t+1)表示)。相關細節可參照先前實施例中的說明,於此不另贅述。
此外,本發明更提供一種用於執行心率估計方法的電腦可讀儲存媒體。所述電腦可讀儲存媒體由在其中實施的多個程式指令(例如,設定程式指令及部署程式指令)構成。這些程式指令可被載入到心率估計裝置100中並由心率估計裝置100執行,以執行上述心率估計方法及心率估計裝置100的功能。
綜上所述,本發明提出的方法可基於第t個時間點的預測心率及移動能量參數決定參考遮罩,並利用參考遮罩抑制參考光容積頻譜中某些心率(例如較不正確的心率)對應的幅值,從而產生特定光容積頻譜。藉此,本發明實施例的心率估計裝置即可基於特定光容積頻譜而為使用者估計較為準確的心率。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:心率估計裝置
102:儲存電路
104:處理器
410:參考光容積頻譜
420:參考遮罩
430:特定光容積頻譜
SD(t):參考標準差
PredictedHR(t):預測心率
h1, h2:心率
S210~S250:步驟
圖1是依據本發明之一實施例繪示的心率估計裝置示意圖。 圖2是依據本發明之一實施例繪示的心率估計方法流程圖。 圖3是依據本發明之一實施例繪示的基於參考數值決定對應於第t個時間點的預測心率的示意圖。 圖4是依據本發明之一實施例繪示的決定特定光容積頻譜的示意圖。
S210~S250:步驟

Claims (19)

  1. 一種心率估計方法,適於一心率估計裝置,包括: 取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值; 取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率; 基於所述第t個時間點的該預測心率及該移動能量參數決定一參考遮罩; 基於該參考遮罩及該光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及 基於該特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
  2. 如請求項1所述的方法,其中該參考光容積頻譜為經一去雜訊處理的一光容積頻譜。
  3. 如請求項1所述的方法,其中取得所述第t個時間點對應的該移動能量參數的步驟包括: 取得所述第t個時間點對應的一原始移動能量參數; 取得第t-k個時間點至第t-1個時間點對應的多個歷史移動能量參數,其中k為一窗口長度; 基於所述第t個時間點對應的該原始移動能量參數及該些歷史移動能量參數決定所述第t個時間點對應的該移動能量參數。
  4. 如請求項3所述的方法,其中所述第t個時間點對應的該移動能量參數為該原始移動能量參數及該些歷史移動能量參數的一加權結果。
  5. 如請求項1所述的方法,其中該先前心率為對應於第t-j個時間點的心率,其中j為正整數。
  6. 如請求項1所述的方法,其中決定對應於所述第t個時間點的該預測心率的步驟包括: 基於該先前心率及所述第t個時間點對應的該移動能量參數決定一參考數值;以及 基於該參考數值決定對應於所述第t個時間點的該預測心率,其中該參考數值正相關於對應於所述第t個時間點的該預測心率。
  7. 如請求項6所述的方法,其中該參考數值表徵為: A(t) = * w1 + LastHR* w2 + c ,其中 為所述第t個時間點對應的該移動能量參數,LastHR為該先前心率,c為常數,w1及w2為係數,0≦w1,且w2≦1。
  8. 如請求項1所述的方法,其中基於所述第t個時間點的該預測心率及該移動能量參數決定該參考遮罩的步驟包括: 基於所述第t個時間點的該移動能量參數決定一參考標準差,其中該參考標準差負相關於所述第t個時間點的該移動能量參數; 基於所述第t個時間點的該預測心率及該參考標準差決定一參考常態分布曲線作為該參考遮罩,其中該參考常態分布曲線的平均值及標準差分別為所述第t個時間點的該預測心率及該參考標準差。
  9. 如請求項1所述的方法,其中基於該參考遮罩及該光容積頻譜決定該特定光容積頻譜的步驟包括: 將該參考遮罩與該光容積頻譜相乘以產生該特定光容積頻譜。
  10. 一種心率估計裝置,包括: 一儲存電路,其儲存一程式碼; 一處理器,其耦接該儲存電路並存取該程式碼以執行: 取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值; 取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率; 基於所述第t個時間點的該預測心率及該移動能量參數決定一參考遮罩; 基於該參考遮罩及該光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及 基於該特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
  11. 如請求項10所述的裝置,其中該參考光容積頻譜為經一去雜訊處理的一光容積頻譜。
  12. 如請求項10所述的裝置,其中該處理器執行: 取得所述第t個時間點對應的一原始移動能量參數; 取得第t-k個時間點至第t-1個時間點對應的多個歷史移動能量參數,其中k為一窗口長度; 基於所述第t個時間點對應的該原始移動能量參數及該些歷史移動能量參數決定所述第t個時間點對應的該移動能量參數。
  13. 如請求項12所述的裝置,其中所述第t個時間點對應的該移動能量參數為該原始移動能量參數及該些歷史移動能量參數的一加權結果。
  14. 如請求項10所述的裝置,其中該先前心率為對應於第t-j個時間點的心率,其中j為正整數。
  15. 如請求項10所述的裝置,其中該處理器執行: 基於該先前心率及所述第t個時間點對應的該移動能量參數決定一參考數值;以及 基於該參考數值決定對應於所述第t個時間點的該預測心率,其中該參考數值正相關於對應於所述第t個時間點的該預測心率。
  16. 如請求項15所述的裝置,其中該參考數值表徵為: A(t) = * w1 + LastHR* w2 + c ,其中 為所述第t個時間點對應的該移動能量參數,LastHR為該先前心率,c為常數,w1及w2為係數,0≦w1≦1,且0≦w2≦1。
  17. 如請求項10所述的裝置,其中該處理器執行: 基於所述第t個時間點的該移動能量參數決定一參考標準差,其中該參考標準差負相關於所述第t個時間點的該移動能量參數; 基於所述第t個時間點的該預測心率及該參考標準差決定一參考常態分布曲線作為該參考遮罩,其中該參考常態分布曲線的平均值及標準差分別為所述第t個時間點的該預測心率及該參考標準差。
  18. 如請求項10所述的裝置,其中該處理器執行: 將該參考遮罩與該光容積頻譜相乘以產生該特定光容積頻譜。
  19. 一種電腦可讀儲存媒體,該電腦可讀儲存媒體對可執行電腦程式進行記錄,該可執行電腦程式由心率估計裝置載入以執行以下步驟: 取得對應於第t個時間點的一參考光容積頻譜,其中t為時間索引值; 取得一先前心率及所述第t個時間點對應的一移動能量參數,並據以決定對應於所述第t個時間點的一預測心率; 基於所述第t個時間點的該預測心率及該移動能量參數決定一參考遮罩; 基於該參考遮罩及該光容積頻譜決定一特定光容積頻譜;以及 基於該特定光容積頻譜估計對應於所述第t個時間點的一心率。
TW111124279A 2022-06-29 2022-06-29 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體 TWI812311B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW111124279A TWI812311B (zh) 2022-06-29 2022-06-29 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW111124279A TWI812311B (zh) 2022-06-29 2022-06-29 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI812311B true TWI812311B (zh) 2023-08-11
TW202400073A TW202400073A (zh) 2024-01-01

Family

ID=88585772

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW111124279A TWI812311B (zh) 2022-06-29 2022-06-29 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體

Country Status (1)

Country Link
TW (1) TWI812311B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201637610A (zh) * 2015-04-28 2016-11-01 偉詮電子股份有限公司 偵測心率的方法
US20160354038A1 (en) * 2015-06-03 2016-12-08 Analog Devices, Inc. Removing motion-related artifacts in heart rate measurement systems using iterative mask estimation in frequency-domain
CN108478206A (zh) * 2018-02-02 2018-09-04 北京邮电大学 运动状态下基于脉搏波的心率监测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201637610A (zh) * 2015-04-28 2016-11-01 偉詮電子股份有限公司 偵測心率的方法
US20160354038A1 (en) * 2015-06-03 2016-12-08 Analog Devices, Inc. Removing motion-related artifacts in heart rate measurement systems using iterative mask estimation in frequency-domain
CN108478206A (zh) * 2018-02-02 2018-09-04 北京邮电大学 运动状态下基于脉搏波的心率监测方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW202400073A (zh) 2024-01-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110664390B (zh) 基于腕带式ppg和深度学习的心率监测系统及方法
JP6465899B2 (ja) 生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイス及び方法
CN107809948A (zh) 用于获知血压走向的方法和设备
WO2019036908A1 (zh) 心率检测方法及装置、电子终端
US20140081088A1 (en) Computer-implemented method for determining physical movements of a body organ
US11922915B2 (en) Systems, apparatuses and methods for adaptive noise reduction
CN106618542A (zh) 一种去噪心率信号检测装置及方法
US9729693B1 (en) Determining measurement confidence for data collected from sensors of a wearable device
CN112370036A (zh) 基于级联型rls自适应滤波的ppg心率提取装置和方法
CN110801210A (zh) 一种脉搏波信号的滤波方法、装置、可读介质及电子设备
TWI812311B (zh) 心率估計方法、裝置及電腦可讀儲存媒體
WO2023061565A1 (en) Apparatus, system and method for determining whether a person is asleep
TWI504378B (zh) 脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀
US20240000395A1 (en) Heart rate estimation method, device, and computer-readable storage medium
TW201801671A (zh) 心率偵測方法
CN117357084A (zh) 心率估计方法、装置及计算机可读存储介质
TW202021528A (zh) 基於光電容積描記圖訊號取得心律不整資訊的方法及檢測心律不整的裝置
EP3662824B1 (en) Autonomous full spectrum biometric monitoring
EP2938247B1 (en) Method and apparatus for reducing motion artifacts in ecg signals
CN115137329A (zh) 心率检测方法及可穿戴设备
TWI583358B (zh) Physiological signal processing system and its filtering noise method
JP7269709B2 (ja) 静脈圧測定装置
TW202220612A (zh) 訊號品質指數的評估電路
WO2021044571A1 (ja) 脈拍数推定方法、装置およびシステム
JP2024034428A (ja) 生体情報測定装置